데이터 엔지니어링은 툴에 관한 것이 아니라 — 이렇게 생각하는 것에 관한 것이다
Source: Dev.to
Introduction
데이터 엔지니어링은 주로 도구에 의해 움직이는 분야라고 오해받는 경우가 많습니다. 새로운 학습자들은 Airflow, Spark, Kafka, dbt, 그리고 클라우드 플랫폼을 가능한 빨리 마스터하라는 조언을 자주 듣습니다. 도구도 중요하지만, 좋은 데이터 엔지니어를 정의하는 것은 도구가 아닙니다. 진정으로 중요한 것은 데이터 엔지니어가 어떻게 생각하느냐입니다.
The Tool‑Centric Advice Problem
온라인에서 가장 흔히 볼 수 있는 조언은 간단합니다: 더 많은 도구를 배우라.
하지만 이 접근법은 학습자를 혼란스럽게 만들기 쉽습니다. 명령어를 실행하는 방법은 알지만, 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데는 어려움을 겪습니다. 이는 데이터 엔지니어링이 스크립트를 작성하는 것이 아니라, 대규모 데이터 문제를 해결하는 것이기 때문입니다.
Core Principles of Data Engineering
- 데이터를 먼저 이해한다 – 데이터는 어디에서 유래하는가?
- 비즈니스 요구사항을 정의한다 – 데이터 소유권, 오류 처리, 복구 메커니즘을 명확히 한다.
- 실패를 예상한다 – 감지하고 복구하며 적응할 수 있는 시스템을 설계한다.
잘 설계된 파이프라인은 도구가 바뀌어도 살아남습니다. 반면 설계가 부실한 파이프라인은 가장 최신 플랫폼으로 구축하더라도 실패합니다.
Designing Pipelines Before Choosing Tools
- 문제부터 시작한다 – 해결해야 할 데이터 과제에 집중한다.
- 종이에 간단한 파이프라인을 스케치한다 – 데이터 흐름, 변환, 체크포인트를 도식화한다.
- 프로덕션 동작을 고려한다 – “이 파일을 어떻게 처리할까?”에서 “전체 파이프라인이 프로덕션에서 어떻게 동작할까?”로 사고를 전환한다.
이 설계 단계가 끝난 뒤에야 기술 선택을 해야 합니다.
The Role of Tools
자동화와 AI는 계속 진화할 것입니다. 코드는 점점 더 쉽게 생성될 것이고, 플랫폼은 더욱 추상화될 것입니다. 하지만 생각은 자동화될 수 없습니다. 성공하는 엔지니어는 다음과 같은 사람들입니다:
- 데이터를 깊이 이해한다
- 시스템적으로 사고한다
- 규모, 신뢰성, 비즈니스 가치를 위해 설계한다
데이터를 이동시키는 파이썬 스크립트를 작성하는 것은 데이터 엔지니어링이 아닙니다. 스크립트에서 시스템으로 전환되는 순간은 사고방식이 도구 중심에서 시스템 중심으로 바뀔 때입니다.
Conclusion
데이터 엔지니어링은 생태계의 모든 도구를 마스터하는 것이 아니라, 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 의미 있는 데이터 시스템을 설계하는 사고방식을 개발하는 것입니다. 생각이 먼저일 때, 도구는 단순해집니다.